II.8Инженерия данных и аналитика

hamishivi/Qwen3.5-9B — дообученная мультимодальная модель на 9 млрд параметров, основанная на Qwen/Qwen3.5-9B-Base. Это причинная языковая модель с визуальным энкодером, реализованная в архитектуре Qwen3.5 и представленная в формате Transformers с весами safetensors; она поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для диалога и рассуждений по тексту и изображениям, визуального понимания, программирования и агентных сценариев с использованием инструментов. В README заявлена поддержка 201 языка и диалекта. Контекст составляет 262 144 токена и может расширяться до 1 010 000 токенов; по умолчанию модель работает в режиме рассуждений. Архитектура сочетает Gated Delta Networks и разреженную смесь экспертов. Для обслуживания доступны Transformers, vLLM, SGLang и KTransformers; README рекомендует современные версии этих фреймворков и специализированные движки для высокой пропускной способности. Длинный контекст может требовать значительных ресурсов памяти. Лицензия — Apache-2.0.

TeichAI/Qwen3.6-27B-Claude-Opus-Reasoning-Distill — мультимодальная дообученная модель на архитектуре Qwen3.5 с 27 млрд параметров, созданная на базе Qwen/Qwen3.6-27B с использованием набора данных TeichAI/lordx64-claude-opus-4.7-max-cleaned. Она предназначена для программирования, творческого письма, понимания изображений и диалоговых задач общего назначения; метаданные также указывают интерфейс для вызова инструментов и поддержку зрения. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

unsloth/Qwen3.6-35B-A3B-MTP-GGUF — GGUF-квантизированная версия модели Qwen3.6-35B-A3B. Базовую модель разработала команда Qwen, а данный вариант опубликован Unsloth. Это причинная языковая модель с vision encoder, ориентированная на генерацию текста, программирование, агентные сценарии, работу с репозиториями и frontend-задачами, а также вызов инструментов с вложенными объектами. Модель использует архитектуру Mixture of Experts: 35 млрд параметров всего, около 3 млрд активируются при обработке каждого токена; в составе 40 слоёв, 256 экспертов, 8 маршрутизируемых и 1 общий активный эксперт. Поддерживаются многошаговое предсказание MTP, сохранение контекста рассуждений из предыдущих сообщений и обработка изображений благодаря vision encoder. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена и может расширяться до 1 010 000 токенов. Точный набор поддерживаемых языков в README не указан. MTP заявлен как способ ускорить инференс примерно в 1,5–2 раза без потери точности. Модель рассчитана на запуск через llama.cpp, Unsloth Studio и совместимые инструменты; доступны режимы для GPU, CPU и Metal. В README указано ограничение: при использовании MTP параметры -np > 1 и --mmproj пока не поддерживаются. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Это квантованная сборка Qwen3.8-27B, подготовленная автором репозитория для запуска на Apple Silicon через oMLX. В основе — плотная мультимодальная архитектура Qwen3.5 с 27,8 млрд параметров, гибридом GatedDeltaNet и полнослойного attention, визуальным модулем в стиле SigLIP и контекстом до 256 тыс. токенов. Веса квантованы методом AWQ в среднем до 4,85 бита на параметр; размер сборки — 16,83 ГБ. Модель предназначена для диалогов, анализа изображений, программирования, математических и многошаговых задач. В README приведены результаты HumanEval, GSM8K и MMLU, близкие к исходной версии bf16 на использованных тестовых выборках. Интерфейс поддерживает вызов инструментов; для ускорения генерации доступна голова MTP. Для корректной загрузки требуется oMLX: README предупреждает, что другие загрузчики могут неверно обработать веса и выдавать некорректный текст. Для быстрой обработки длинного префикса требуется настроить указанные в карточке переменные окружения, пока исправление не включено в oMLX. Лицензия — Apache-2.0. Указанные языки в карточке модели не перечислены.

Qwen3.8-9B MLX MXFP4 — это квантованная версия модели empero-ai/Qwen3.8-9B, подготовленная schsu для локального запуска на компьютерах Mac с Apple silicon. Исходная модель разработана Empero и представляет собой полнопараметрическую дистилляцию Qwen3.8 2.4T A95B в архитектуру Qwen3.5-9B на основе примерно 70 000 отобранных трасс учителя, посвящённых математике, программированию, рассуждениям, следованию инструкциям и использованию инструментов. Модель предназначена для генерации текста, решения задач, программирования, рассуждений, выполнения инструкций и сценариев с tool use и function calling. Она поддерживает английский язык; в комплект входят токенизатор, конфигурация генерации и chat template. Модель содержит 9,65 млрд параметров, использует архитектуру Qwen3.5-9B и 4-битное weight-only-квантование MXFP4 (E2M1) с размером группы 32. Средний размер хранения составляет 4,251 бита на вес, размер квантованного checkpoint — около 4,5 ГБ, архитектурный предел контекста — до 262 144 токенов. К сильным сторонам относятся локальная работа на Apple silicon, поддержка явного режима рассуждений, вызова функций и многошагового взаимодействия с инструментами, а также компактный размер по сравнению с полноразмерными весами. Практические требования к памяти зависят от длины контекста и характеристик устройства, поскольку KV-кэш растёт вместе с активным контекстом; приведённые показатели скорости и потребления памяти являются лишь локальным smoke-тестом и не заменяют комплексные бенчмарки. Для работы требуются современная macOS, Python 3.10 или новее, mlx-lm версии 0.31.3 или новее и mlx версии 0.32.0 или новее. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели Mahesh111000/qwen3-8b-hanabi-init30turns-thinking-step_220 на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-8B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-8B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Версия содержит 7,6 млрд параметров по метаданным и дообучена на базе Qwen/Qwen3-8B-Base; карточка описывает этапы предварительного обучения и последующего обучения. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для диалоговых помощников, следования инструкциям, рассуждений, решения математических задач, генерации кода, творческого письма и перевода. Она поддерживает более 100 языков и диалектов и позволяет переключаться между режимами рассуждения и обычного ответа. Метаданные указывают нативный контекст 40 960 токенов; README приводит 32 768 токенов нативно и до 131 072 с YaRN. Лицензия — Apache-2.0. Качество ответов и рассуждений может зависеть от задачи и формулировки запроса; генерация кода и ответы модели требуют проверки. Значение контекстного окна в README отличается от метаданных, а заявленное расширение с YaRN требует соответствующей настройки.

Карточка модели Mahesh111000/qwen3-8b-hanabi-primerl-step109 на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-8B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-8B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Версия содержит 7,6 млрд параметров по метаданным и дообучена на базе Qwen/Qwen3-8B-Base; карточка описывает этапы предварительного обучения и последующего обучения. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для диалоговых помощников, следования инструкциям, рассуждений, решения математических задач, генерации кода, творческого письма и перевода. Она поддерживает более 100 языков и диалектов и позволяет переключаться между режимами рассуждения и обычного ответа. Метаданные указывают нативный контекст 40 960 токенов; README приводит 32 768 токенов нативно и до 131 072 с YaRN. Лицензия — Apache-2.0. Качество ответов и рассуждений может зависеть от задачи и формулировки запроса; генерация кода и ответы модели требуют проверки. Значение контекстного окна в README отличается от метаданных, а заявленное расширение с YaRN требует соответствующей настройки.

Карточка модели Mahesh111000/qwen3-8b-hanabi-rl-base-1to1-24k-step_115 на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-8B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-8B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Версия содержит 7,6 млрд параметров по метаданным и дообучена на базе Qwen/Qwen3-8B-Base; карточка описывает этапы предварительного обучения и последующего обучения. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для диалоговых помощников, следования инструкциям, рассуждений, решения математических задач, генерации кода, творческого письма и перевода. Она поддерживает более 100 языков и диалектов и позволяет переключаться между режимами рассуждения и обычного ответа. Метаданные указывают нативный контекст 40 960 токенов; README приводит 32 768 токенов нативно и до 131 072 с YaRN. Лицензия — Apache-2.0. Качество ответов и рассуждений может зависеть от задачи и формулировки запроса; генерация кода и ответы модели требуют проверки. Значение контекстного окна в README отличается от метаданных, а заявленное расширение с YaRN требует соответствующей настройки.

Карточка модели Mahesh111000/qwen3-8b-hanabi-rl-base-1to1-24k-step_145 на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-8B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-8B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Версия содержит 7,6 млрд параметров по метаданным и дообучена на базе Qwen/Qwen3-8B-Base; карточка описывает этапы предварительного обучения и последующего обучения. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для диалоговых помощников, следования инструкциям, рассуждений, решения математических задач, генерации кода, творческого письма и перевода. Она поддерживает более 100 языков и диалектов и позволяет переключаться между режимами рассуждения и обычного ответа. Метаданные указывают нативный контекст 40 960 токенов; README приводит 32 768 токенов нативно и до 131 072 с YaRN. Лицензия — Apache-2.0. Качество ответов и рассуждений может зависеть от задачи и формулировки запроса; генерация кода и ответы модели требуют проверки. Значение контекстного окна в README отличается от метаданных, а заявленное расширение с YaRN требует соответствующей настройки.

Карточка модели Mahesh111000/qwen3-8b-hanabi-rl-base-1to1-24k-step_220 на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-8B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-8B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Версия содержит 7,6 млрд параметров по метаданным и дообучена на базе Qwen/Qwen3-8B-Base; карточка описывает этапы предварительного обучения и последующего обучения. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для диалоговых помощников, следования инструкциям, рассуждений, решения математических задач, генерации кода, творческого письма и перевода. Она поддерживает более 100 языков и диалектов и позволяет переключаться между режимами рассуждения и обычного ответа. Метаданные указывают нативный контекст 40 960 токенов; README приводит 32 768 токенов нативно и до 131 072 с YaRN. Лицензия — Apache-2.0. Качество ответов и рассуждений может зависеть от задачи и формулировки запроса; генерация кода и ответы модели требуют проверки. Значение контекстного окна в README отличается от метаданных, а заявленное расширение с YaRN требует соответствующей настройки.

Qwen3.8-Flash-Next — открытая по весам мультимодальная модель семейства Qwen, представленная как первый релиз архитектуры Qwen4-экспериментального семейства. Это причинная языковая модель с визуальным энкодером, предназначенная для диалога, работы с изображениями и агентных сценариев, включая задачи программирования и длительные рабочие процессы. В карточке описаны возможности вызова инструментов и режим рассуждения, включённый по умолчанию. Модель имеет разреженную MoE-архитектуру: 125 млрд параметров, из которых активируются 6 млрд, дополнительно 51 млрд параметров приходится на n-граммные эмбеддинги и 4 млрд — на MTP. Архитектура сочетает Gated DeltaNet и Qwen Sparse Attention, а также использует Gated Residual. Контекстное окно составляет 262 144 токена и может расширяться до 1 000 000 токенов. В карточке приведены оценки на агентных, программных и визуально-языковых бенчмарках, однако таблицы результатов и таблица языков опущены. Разработчик позиционирует модель для API-интеграции и рекомендует этот способ использования. Репозиторий содержит веса Safetensors; лицензия указана как other, поэтому условия использования следует уточнить в материалах разработчика. В предоставленных данных нет списка поддерживаемых языков и конкретных ограничений по качеству или применению.

Карточка модели SwinliQ-AI-2/Qwen3.8-Flash-Next на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3.8-Flash-Next, поэтому описание составлено по ней. Qwen3.8-Flash-Next — открытая по весам мультимодальная модель семейства Qwen, представленная как первый релиз архитектуры Qwen4-экспериментального семейства. Это причинная языковая модель с визуальным энкодером, предназначенная для диалога, работы с изображениями и агентных сценариев, включая задачи программирования и длительные рабочие процессы. В карточке описаны возможности вызова инструментов и режим рассуждения, включённый по умолчанию. Модель имеет разреженную MoE-архитектуру: 125 млрд параметров, из которых активируются 6 млрд, дополнительно 51 млрд параметров приходится на n-граммные эмбеддинги и 4 млрд — на MTP. Архитектура сочетает Gated DeltaNet и Qwen Sparse Attention, а также использует Gated Residual. Контекстное окно составляет 262 144 токена и может расширяться до 1 000 000 токенов. В карточке приведены оценки на агентных, программных и визуально-языковых бенчмарках, однако таблицы результатов и таблица языков опущены. Разработчик позиционирует модель для API-интеграции и рекомендует этот способ использования. Репозиторий содержит веса Safetensors; лицензия указана как other, поэтому условия использования следует уточнить в материалах разработчика. В предоставленных данных нет списка поддерживаемых языков и конкретных ограничений по качеству или применению.

Карточка модели TreezzZ/r2s-scienceworld-qwen3-8b-student на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-8B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-8B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Версия содержит 7,6 млрд параметров по метаданным и дообучена на базе Qwen/Qwen3-8B-Base; карточка описывает этапы предварительного обучения и последующего обучения. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для диалоговых помощников, следования инструкциям, рассуждений, решения математических задач, генерации кода, творческого письма и перевода. Она поддерживает более 100 языков и диалектов и позволяет переключаться между режимами рассуждения и обычного ответа. Метаданные указывают нативный контекст 40 960 токенов; README приводит 32 768 токенов нативно и до 131 072 с YaRN. Лицензия — Apache-2.0. Качество ответов и рассуждений может зависеть от задачи и формулировки запроса; генерация кода и ответы модели требуют проверки. Значение контекстного окна в README отличается от метаданных, а заявленное расширение с YaRN требует соответствующей настройки.

Rombos-LLM-V2.5-Qwen-72b — плотная авторегрессионная языковая модель на архитектуре Qwen2, разработанная Rombodawg. По карточке, это непрерывно дообученная и объединённая методом TIES версия Qwen2.5-72B; метаданные связывают её с Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct. Модель содержит 71,5 млрд параметров, работает с текстом и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текстов, а также может выдавать структурированные ответы и поддерживать интерфейс вызова инструментов. Автор сообщает о более высокой производительности по сравнению с исходной instruct- и базовой моделями; в карточке приведены результаты отдельных тестов, но готовые сводные данные и подробное описание методики оценки ограничены. В метаданных указана лицензия «other», поэтому условия использования следует сверить с полной лицензией репозитория. Для запуска требуется значительный объём вычислительной памяти из-за размера модели; README не приводит конкретных требований к оборудованию. Модель опубликована в формате safetensors.

Unsloth SmolLM3-3B — инструктивная языковая модель, производная от HuggingFaceTB/SmolLM3-3B. Это плотный decoder-only Transformer с GQA и NoPE, рассчитанный на генерацию текста, диалоги, рассуждения и вызов инструментов. Модель содержит 3,1 млрд параметров и доступна в формате safetensors; карточка указывает лицензию Apache-2.0. Модель поддерживает многоязычные диалоги и задачи рассуждения, в том числе математику и программирование. В README заявлены обучение на контексте 64 тыс. токенов и расширение до 128 тыс. с YaRN; метаданные каталога указывают нативный контекст 65 536 токенов. Доступен режим расширенного рассуждения, включённый по умолчанию, и интерфейс вызова инструментов. README описывает SmolLM3 как открытую модель с опубликованными сведениями об обучении; версия Unsloth представлена как вариант с динамической квантизацией 2.0, хотя метаданные этого репозитория указывают формат safetensors. Сгенерированный текст может содержать фактические ошибки, противоречия и смещения, поэтому важные ответы следует проверять.

CaptainArni/Swift-Qwen3.8-27B-NInfer — артефакт модели Swift-Qwen3.8-27B, разработанной UkisAI на базе Qwen3.8-27B и преобразованной в однофайловый формат NInfer v3 проектом NInfer. Это мультимодальная модель для работы с текстом и изображениями, с поддержкой видео при включении vision-компонента. Она предназначена для диалогов, рассуждений, программирования и генерации структурированного вывода, а также для локального развёртывания через OpenAI-совместимый API. Модель содержит 27 млрд параметров исходной архитектуры, текстовые и vision-компоненты, MTP и опциональный speculative decoding через DFlash2. Используются квантование NVFP4 и FP8, а также форматы BF16 и Q4/Q5/Q6 для отдельных компонентов. Артефакт занимает около 21,2 GiB, веса требуют 18,9 GiB VRAM с MTP или 20,5 GiB с DFlash2. Заявлен максимальный контекст до 262 144 токенов; в примерах конфигурации используется 64 000 токенов. Поддерживается ускоренная генерация с MTP или DFlash2, причём DFlash2 демонстрирует преимущества на коде и структурированном выводе, но требует больше памяти. К сильным сторонам относятся сокращённое число токенов рассуждения, высокая скорость предварительной обработки и меньший объём памяти по сравнению с приведённым официальным NVFP4-артефактом. Ограничения включают зависимость от NVIDIA GPU, Linux и CUDA 12.8+, необходимость использования NInfer, а также ограниченную доказательность заявленных качественных результатов: README описывает лишь небольшое тестирование. DFlash2 обучался на скрытых состояниях базовой Qwen3.8, а не Swift-версии, поэтому его эффективность для этой модели может различаться. Модель распространяется по лицензии swift-open-license-1.0; точные условия следует уточнять по указанному лицензионному документу.

Ziya-LLaMA-13B-v1 — китайско-английская языковая модель семейства LLaMA, разработанная командой Fengshenbang. Это плотная авторегрессионная модель на 12,9 млрд параметров с контекстом 2048 токенов; для повышения эффективности работы с китайским текстом словарь LLaMA расширен китайскими символами. Модель обучалась в три этапа: продолженное предобучение, многозадачная настройка по инструкциям и обучение с обратной связью от людей. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, перевода между китайским и английским, написания и анализа кода, классификации и извлечения информации, суммаризации, подготовки текстов, ответов на вопросы и математических задач. В README описаны многоходовый диалог и ролевые сценарии; репозиторий содержит веса PyTorch. Указанная лицензия — GPL-3.0, однако README отдельно предупреждает, что из-за лицензионных ограничений исходных весов LLaMA модель нельзя использовать коммерчески и требует соблюдать политику использования LLaMA.

Arcee-Blitz — плотная языковая модель семейства Mistral с 23,4 млрд параметров, разработанная Arcee AI на базе Mistral-Small-24B-Instruct-2501. Модель дистиллировали на логитах DeepSeek-V3, затем дополнительно дообучили; она предназначена для диалогов и широкого круга задач генерации текста как практичная и эффективная рабочая модель. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке приведены результаты сравнительных тестов на MixEval, GPQADiamond и BigCodeBench Complete, где Arcee-Blitz превосходит указанную версию Mistral-Small-3; эти результаты не гарантируют качество на других задачах. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

CyberNeurova разработала эту мультимодальную разговорную модель на основе Qwen/Qwen3.8-Flash-Next. Она принимает текст и изображения и предназначена для диалога, рассуждений, программирования, ответов на вопросы по изображениям и работы с инструментами. Модель использует разреженную MoE-архитектуру: заявлены 125 млрд параметров всего и около 6 млрд активных на токен; контекст — 262 тыс. токенов с возможностью расширения до 1 млн с помощью YaRN. Поддерживается явный режим рассуждений, а стиль ответа можно задавать системным промптом. Разработчик позиционирует модель как нейтрального помощника с уменьшенным числом встроенных отказов; заявлено, что рассуждения, программирование и общие знания сохранены. Для запуска в README приведена конфигурация vLLM с выделенным образом для этой архитектуры. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Уменьшение числа отказов означает, что поведение и безопасность ответов сильнее зависят от системного промпта и приложения; заявленные характеристики производительности и качества в предоставленных материалах независимо не подтверждены.

mlx-community/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B — конверсия в формат MLX модели DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B от deepseek-ai, выполненная Focused с помощью mlx-lm 0.21.1. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогового взаимодействия; заявленная длина контекста — 131072 токена. Базовая модель дообучена на данных рассуждений DeepSeek-R1 и предназначена для многошаговых рассуждений, решения математических задач и программирования. Репозиторий предлагает использовать модель через mlx-lm; метаданные указывают формат safetensors и интерфейс вызова инструментов. В README не приведены сведения о лицензии или языковом покрытии. Возможности и качество модели наследуют ограничения базового чекпойнта; характеристики использования MLX зависят от совместимой среды.

Dolphin-2.9.3-Mistral-7B-32k-GGUF — это квантизированная версия языковой модели Dolphin-2.9.3-Mistral-7B-32k, созданной Cognitive Computations на базе Mistral-7B-v0.3 от Mistral AI. Репозиторий GGUF подготовлен и квантизирован bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате, выполнения инструкций, программирования, решения математических задач, function calling и агентских сценариев. Модель содержит около 7 млрд параметров, работает с текстовой модальностью и поддерживает контекст до 32 000 токенов. Для обучения или дообучения использовались наборы Dolphin-2.9, OpenHermes-2.5, CodeFeedback-Filtered-Instruction, dolphin-coder, samantha-data, Orca Math, Locutusque/function-calling-chatml и Agent-FLAN. README не указывает полный перечень поддерживаемых языков, поэтому языковые возможности нельзя надежно уточнить. Главное преимущество репозитория — широкий выбор GGUF-квантизаций с разным компромиссом между качеством и потреблением памяти: от высококачественных Q8_0 и Q6_K до более компактных вариантов Q4, Q3 и IQ3. Более низкие уровни квантизации экономят память, но могут заметно снижать качество ответов; некоторые варианты отмечены как экспериментальные. Для работы требуется совместимый inference-движок, например llama.cpp. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели omegaT4224/Emulator.exe на Hugging Face совпадает с карточкой zai-org/GLM-5.2, поэтому описание составлено по ней. GLM-5.2 — флагманская языковая модель компании Z.ai для длительных задач и диалогового взаимодействия. Она предназначена для генерации текста, программирования и решения задач, требующих работы с большим объёмом контекста. Модель построена на архитектуре GLM MoE DSA и содержит 30,4 млрд параметров. Поддерживает контекст до 1 048 576 токенов; в README также отмечены гибкие уровни усилий для задач программирования, механизм IndexShare для снижения вычислений на длинном контексте и улучшение MTP для ускорения спекулятивного декодирования. Заявлены английский и китайский языки. Модель доступна в формате safetensors для Transformers и поддерживается рядом сред локального запуска, включая vLLM и SGLang. Лицензия — MIT. README приводит сравнительные результаты на бенчмарках, но они зависят от настроек и сценариев оценки.

unsloth/gemma-3-12b-it-bnb-4bit — это 4-битная версия instruction-tuned модели Gemma 3 12B, подготовленная Unsloth на базе google/gemma-3-12b-it. Семейство Gemma разработано Google DeepMind на основе технологий, использованных при создании Gemini. Модель предназначена для генерации текста и понимания изображений: она принимает текстовые запросы, документы и изображения, а на выходе формирует текстовые ответы, summaries, анализ содержимого изображений и результаты рассуждений. Модель мультимодальная, поддерживает более 140 языков и имеет контекстное окно до 128K токенов для версии 12B; максимальный объём генерируемого ответа составляет 8192 токена. Изображения нормализуются до разрешения 896×896 и кодируются в 256 токенов каждое. Квантование в формате bnb-4bit снижает требования к памяти и делает модель более подходящей для локального запуска и дообучения на ограниченных ресурсах, включая ноутбуки, настольные компьютеры и собственную облачную инфраструктуру. Сильные стороны модели — сочетание относительно компактного размера, мультимодальности, большого контекстного окна, многоязычности и пригодности для задач вопросно-ответного взаимодействия, суммаризации, генерации текста и анализа изображений. Ограничения включают возможное снижение точности из-за 4-битного квантования, а также то, что модель генерирует только текст и не предназначена для вывода изображений. Использование регулируется лицензией и условиями Gemma; в карточке указана лицензия gemma.

GigaChat 3 Ultra Preview — флагманская instruct-модель семейства GigaChat, представленная в карточке как разработка команды GigaChat. Это большая языковая модель для диалогов и генерации текста, включая задачи по коду и математике. В README описана MoE-архитектура с 702 млрд общих и 36 млрд активных параметров, механизмами Multi-head Latent Attention (MLA) и Multi-Token Prediction (MTP). Метаданные каталога указывают архитектуру DeepSeek-V3 и 39,4 млрд параметров; эти сведения расходятся с описанием архитектуры и размера в README. Заявлены обучение на данных десяти языков, включая китайский, арабский, узбекский и казахский, а также русские и английские теги карточки. Контекст составляет 131 072 токена. Модель ориентирована на кластерное и on-prem-развёртывание; README указывает поддержку BF16 и отдельную FP8-сборку, а также движков vLLM, SGLang, LMDeploy и TensorRT-LLM. MLA предназначен для снижения затрат на KV-кэш, MTP — для ускорения генерации. Лицензия — MIT. Это preview-версия; для развёртывания требуются значительные вычислительные ресурсы.

GLM-4.6-Derestricted-v3 — текстовая диалоговая модель Arli AI, созданная на основе GLM-4.6 от Zhipu AI. Разработчики применили к базовой модели метод Norm-Preserving Biprojected Abliteration, чтобы убрать поведение отказа, стараясь сохранить рассуждения и другие способности исходной модели. Это модификация весов, а не отдельная архитектура; в репозитории указаны 23,4 млрд параметров, семейство GLM-4 MoE и формат safetensors. Модель предназначена для генерации диалоговых ответов, рассуждений, написания кода и агентных сценариев. Унаследованный от GLM-4.6 контекст составляет 202 752 токена; исходная карточка также описывает поддержку использования инструментов. В карточке заявлено, что удаление отказов позволяет сохранить или улучшить рассуждения, однако независимых подтверждений этих заявлений не приведено. Модель принимает текст и генерирует текст. Лицензия — MIT. Языки явно не перечислены; исходная GLM-4.6 описана как модель для текста и кода, но конкретный набор естественных языков не указан.

Карточка модели Cultxre/GLM-4.6-Derestricted-v3 на Hugging Face совпадает с карточкой ArliAI/GLM-4.6-Derestricted-v3, поэтому описание составлено по ней. GLM-4.6-Derestricted-v3 — текстовая диалоговая модель Arli AI, созданная на основе GLM-4.6 от Zhipu AI. Разработчики применили к базовой модели метод Norm-Preserving Biprojected Abliteration, чтобы убрать поведение отказа, стараясь сохранить рассуждения и другие способности исходной модели. Это модификация весов, а не отдельная архитектура; в репозитории указаны 23,4 млрд параметров, семейство GLM-4 MoE и формат safetensors. Модель предназначена для генерации диалоговых ответов, рассуждений, написания кода и агентных сценариев. Унаследованный от GLM-4.6 контекст составляет 202 752 токена; исходная карточка также описывает поддержку использования инструментов. В карточке заявлено, что удаление отказов позволяет сохранить или улучшить рассуждения, однако независимых подтверждений этих заявлений не приведено. Модель принимает текст и генерирует текст. Лицензия — MIT. Языки явно не перечислены; исходная GLM-4.6 описана как модель для текста и кода, но конкретный набор естественных языков не указан.

Карточка модели tactBagel/GLM-4.6-Derestricted-v3 на Hugging Face совпадает с карточкой ArliAI/GLM-4.6-Derestricted-v3, поэтому описание составлено по ней. GLM-4.6-Derestricted-v3 — текстовая диалоговая модель Arli AI, созданная на основе GLM-4.6 от Zhipu AI. Разработчики применили к базовой модели метод Norm-Preserving Biprojected Abliteration, чтобы убрать поведение отказа, стараясь сохранить рассуждения и другие способности исходной модели. Это модификация весов, а не отдельная архитектура; в репозитории указаны 23,4 млрд параметров, семейство GLM-4 MoE и формат safetensors. Модель предназначена для генерации диалоговых ответов, рассуждений, написания кода и агентных сценариев. Унаследованный от GLM-4.6 контекст составляет 202 752 токена; исходная карточка также описывает поддержку использования инструментов. В карточке заявлено, что удаление отказов позволяет сохранить или улучшить рассуждения, однако независимых подтверждений этих заявлений не приведено. Модель принимает текст и генерирует текст. Лицензия — MIT. Языки явно не перечислены; исходная GLM-4.6 описана как модель для текста и кода, но конкретный набор естественных языков не указан.

GPT-3.5 Turbo — модель OpenAI для генерации текста, оптимизированная для диалогов и задач продолжения текста. Она понимает и генерирует естественный язык и код. В карточке указано, что обучающие данные охватывают период до сентября 2021 года. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы, написания и преобразования текста, а также помощи с кодом. Сведения о размере, архитектуре, длине контекста и лицензии в предоставленных источниках отсутствуют.

unsloth/Hermes-3-Llama-3.1-8B-bnb-4bit — это 4-битно квантованная версия языковой модели Hermes 3 на базе NousResearch/Hermes-3-Llama-3.1-8B, подготовленная и опубликованная Unsloth. Модель предназначена для диалоговых и общих языковых задач, включая многошаговое общение, следование системным инструкциям, рассуждения, ролевые сценарии, генерацию кода, вызов функций и формирование структурированного вывода. Модель относится к семейству Llama 3.1 и содержит 8 млрд параметров; используется библиотека Transformers и формат квантования bitsandbytes 4-bit. Она поддерживает английский язык. Для диалогов применяется шаблон ChatML с ролями system, user и assistant, что обеспечивает управляемость поведения и совместимость с подходом OpenAI API. Сведения о размере контекста и мультимодальных возможностях в README не указаны, поэтому модель следует считать текстовой. К сильным сторонам относятся сниженное потребление памяти благодаря 4-битному представлению, улучшенные возможности управления инструкциями, function calling, структурированный вывод, генерация кода и поддержание многоходового диалога. Ограничения включают возможные потери качества и точности из-за квантования, а также отсутствие подтверждённых характеристик производительности, контекстного окна и поддержки языков, кроме английского. Лицензия указана как llama3.1; условия её применения необходимо проверять по соответствующим лицензионным требованиям Llama 3.1.

Ling-1T-GGUF — GGUF-версия языковой модели Ling-1T, разработанной InclusionAI. Это флагманская немыслящая модель серии Ling 2.0 для генерации текста, сложного рассуждения, программирования, математических и логических задач, использования инструментов, создания фронтенд-кода и мультиязычного контента. Модель построена на архитектуре Ling 2.0 и содержит около 1 триллиона общих параметров, из которых примерно 50 миллиардов активируются для каждого токена. Используется разреженная MoE-архитектура с коэффициентом активации 1/32, MTP-слои, маршрутизация экспертов без auxiliary loss, QK-нормализация и FP8-обучение. Модель предварительно обучалась на более чем 20 триллионах токенов, поддерживает контекст до 128K токенов и применяет метод evolutionary chain-of-thought (Evo-CoT). README не указывает полный список поддерживаемых языков, однако заявляет поддержку мультиязычного текста. К сильным сторонам относятся эффективность рассуждения, качество генерации кода, визуальное понимание, создание эстетичного фронтенд-кода, математические и логические задачи, а также вызов инструментов. По заявлению разработчиков, модель демонстрирует высокие результаты на ряде сложных бенчмарков, включая AIME 25, ArtifactsBench и BFCL V3. Ограничения включают чрезвычайно большой общий размер модели и, вероятно, высокие требования к вычислительным ресурсам; конкретные требования к памяти и производительности GGUF-версии в README не приведены. Лицензия — MIT.